こんにちは、IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ 近森満です。

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AIエージェントを毎日一つ作る。そう決めて手を動かしていると、最初にぶつかる壁があります。それは技術の壁ではなく、発想の壁です。

不思議なことに、自分が毎日やっている仕事ほど、AIエージェント化のアイデアが出てきません。外から見ると「それは自動化できそうですね」と思えることでも、本人の中では「これは自分が確認しないと危ない」「この順番で進めるから間違いが起きない」「ここは自分の勘が必要だ」と感じているものです。

ここで大事なのは、そうした感覚を否定することではありません。現場の仕事には、確かに人間の判断が入っています。生成AIやAIエージェントに丸投げすればよい、という単純な話ではありません。むしろ、どこに人間の確認が必要で、どこは機械に任せてもよいのかを切り分けることが、これからのDX推進やデジタル人材育成の核心になります。

ただし、自分の仕事を見慣れすぎると、今のやり方が唯一の正解に見えてしまいます。私はこの状態を、仕事の中に入り込んだバイアスだと捉えています。自分でやっているから安心。自分で進めているから効率的。自分が見ているから間違いがない。この感覚は大切ですが、同時にエージェント化の入口をふさいでしまうことがあります。

AIエージェントを作るとは、単に作業を短縮することではありません。自分の判断、確認、選択、手戻り、迷いまで含めて、仕事の構造を見える化することです。だからこそ難しい。けれど、ここに踏み込まない限り、本当の意味でのデジタル・トランスフォーメーションは進みません。

AI活用というと、つい「今ある仕事をどれだけ速くするか」に意識が向きます。議事録を早く作る。メールを早く書く。資料を早く要約する。もちろん、これらは大事です。現場の負荷を下げることは、人材育成・教育支援の観点でも意味があります。

しかし、それだけでは発想が小さくなります。今ある仕事を前提にすると、AIエージェントは「便利な部下」か「作業代行ツール」に見えてしまいます。これでは、AIエージェントの可能性を使い切れません。

私が今回あらためて感じたのは、発想が大きく動くのは「今までやれなかったことをやろう」としたときだということです。今ある作業の置き換えではなく、これまで面倒でできなかったこと、採算が合わなかったこと、誰かに頼むほどではなかったこと、自分だけのために作るには手間がかかりすぎたこと。そこにAIエージェントの本領があります。

たとえば、すでに世の中にある電卓アプリを自分で作る意味はあるのか。普通に考えれば「もうあるから不要」です。でも、

・自分用のかわいい電卓、

・チームの業務ルールに合わせた電卓、

・研修で使うための説明つき電卓、

ならどうでしょうか。既存アプリの代替ではなく、自分やチームの文脈に合わせた道具として作る意味が出てきます。

この発想は、研修講座・eラーニングにも通じます。教材は世の中にたくさんあります。しかし、自社の業務、自社の顧客、自社の新人がつまずくポイントに合わせた学習体験は、既製品だけでは作りにくい。AIエージェントを使えば、こうした小さな自分化、チーム化、現場化が現実的になります。

事例: Android養成講座で見えた「作り直す」価値

私は以前、Androidの養成講座（半年間コース）の運営をしていました。厚生労働省所轄のハローワークで実施した職業訓練のコースとして、受講者がアプリを作りながら技術を学ぶ場です。そこで扱う題材には、電卓アプリやアラームアプリのように、すでにスマートフォンに入っているものもありました。

「もうあるものを作って意味があるのですか」と言われれば、あります。なぜなら、学びの目的は世界初のアプリを作ることだけではないからです。既存の仕組みを分解し、自分で作り直し、そこに少しだけ自分なりの工夫を入れる。これが技術理解を深め、スキルセットを広げる実践になります。

AIエージェントも同じです。世の中にすでにあるツールを使うだけでは、受け身のスキルで止まりやすい。自分で作ってみると、データの入り口、処理の流れ、出力の形、例外処理、失敗時の戻し方が見えてきます。これは単なるツール利用ではなく、マインドチェンジ、スキルチェンジの訓練です。

DX推進担当者や技術HRの方にとっても、ここは重要です。社員に「AIを使いましょう」と言うだけでは、現場は変わりません。小さく作る、失敗する、直す、また作る。この循環を研修設計に入れることで、AIを使う人から、AIで業務を再設計する人へキャリアパスを広げられます。

さて今回、私が作ろうとしているのはAIラジオです。ここで言うAIラジオは、AIに音声配信の原稿を書かせるだけのものではありません。アプリ自体が、情報収集、トピック整理、音声化、配信体験までを支える仕組みです。

私の場合、DX、AX、MX、生成AI、AIエージェント、Agentic AI、マインド・トランスフォーメーションといったテーマで日々発信しています。これらの材料になる情報を集め、必要な観点で整理し、毎朝聞けるラジオ番組のように届ける。まずはWebアプリとして、サートプロのメディアやチャンネルから聞ける形にできないかと考えています。

ここで面白いのは、これは「既存の音声配信を効率化する」だけではないという点です。自分が聞きたいもの、自分の会社で使いたいもの、自分の読者や受講者に届けたいものを、AIエージェントで形にする試みです。

もちろん、すぐに完成するわけではありません。管理者側のインターフェースと、リスナー側のインターフェースが必要です。データ収集の安全性も考えなければいけません。Claude Codeに直接いろいろな外部情報をつなぎ込むのは便利ですが、少し怖さもあります。だから一旦、Google Sheetsにデータを集め、そこからアプリ側に渡す構成を考えています。

この慎重さは大事です。AIエージェントは便利ですが、外部データ、社内データ、個人情報、認証情報、公開前情報を扱うときには、設計を間違えるとリスクになります。生成AIにはハルシネーションもありますし、外部ツール連携には権限管理の問題もあります。AIを業務に入れるなら、便利さと同じくらい、止め方、見直し方、責任の置き方を考える必要があります。

事例: AIラジオをGoogle Sheets経由にする理由

AIラジオを作るなら、情報収集から音声生成まで一気通貫でつなげたくなります。技術的には、その方が気持ちいい。けれど、私はあえてGoogle Sheetsを挟む設計を考えています。

理由は単純です。いきなりAIエージェントに外部情報を取りに行かせ、判断させ、音声化まで走らせると、どこで何が起きたのか追いにくくなるからです。まずは収集した情報をシートに置く。人間が見られる状態にする。必要なら修正する。そのうえでアプリに渡す。この一段階があるだけで、運用の安心感はかなり変わります。

これは企業のDX推進でも同じです。AIエージェントを導入するとき、いきなり全自動にする必要はありません。むしろ、最初は人間が確認できる中間地点を作った方がよい。データ、判断、出力の流れを見える化し、少しずつ自動化の範囲を広げる。これが現実的なAI導入です。

技術HRの視点で見ると、この設計思想は人材育成にも使えます。新人やリスキリング中のメンバーに、いきなり高度なAgentic AIを任せるのではなく、入力、処理、出力、検証の各ステップを分けて考えさせる。これにより、AIの使い方だけでなく、仕事の設計力そのものが鍛えられます。

「そんなものを作っても無駄ではないか」と言われることがあります。確かに、世の中にはすでに便利なツールがたくさんあります。SNSも、音声配信も、ニュースアプリも、電卓も、タスク管理も、既存サービスで十分に見えるかもしれません。

でも、自分用に作る意味はあります。自分用に作ると、要件が急に具体的になります。どの情報がほしいのか。どの順番で見たいのか。どこで確認したいのか。誰に聞いてほしいのか。どの品質なら公開できるのか。こうした問いが、机上のDXではなく、手触りのあるDXに変えてくれます。

チーム用に作る意味もあります。チームの中には、そのチームだけの言葉、判断基準、承認フロー、暗黙知があります。AIエージェントをチーム用に作ろうとすると、暗黙知が表に出てきます。「なぜこの確認が必要なのか」「この情報は誰が見ればよいのか」「ここで止める条件は何か」。この会話こそが、マインドセット、マインドシフト、マインドチェンジを起こす材料になります。

人や組織の変化で詰まったときの参考図書として、私の著書『マインド・トランスフォーメーション AI時代の思考革命: AI時代に必要な人間OSのアップデート』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。

AIエージェントは、完成品を眺めているだけでは身につきません。作ってみるから、どこが難しいのかがわかります。プロンプトを書いてみる。データを入れてみる。うまく動かないところを直してみる。想定外の出力に向き合う。こうした経験が、超知性リテラシーの土台になります。

AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）という言葉を聞くと、どうしても遠い未来の話に見えます。しかし、日々の仕事の中でAIエージェントを作り、使い、改善することは、その未来に向けたかなり現実的な準備です。

重要なのは、立派なものを最初から作ることではありません。小さく作ることです。自分のためのAIラジオでもよい。チーム用の情報整理ボットでもよい。研修講座の復習支援でもよい。採用面談の質問整理でもよい。現場で使える小さなエージェントを一つ作る。その積み重ねが、デジタル人材の実践力になります。

AIエージェント化で最初に問われるのは、AIの性能ではありません。私たち自身が、自分の仕事をどれだけ見える化できるかです。

自分が当たり前にやっている確認、判断、順番、迷い、手戻り。そこにこそ、エージェント化のヒントがあります。逆に言えば、そこを言語化できなければ、どれだけ高性能なAIを使っても、仕事はうまく渡せません。

今回のAIラジオ作りは、まだ途中です。けれど、途中だからこそ見えることがあります。自分が欲しいものを作る。すでにあるものを自分用に作り直す。チーム用にアレンジする。無駄かもしれないことを、あえて小さく試す。ここに、AI時代の学び方があります。

読者の皆さんはどうでしょうか。自分の仕事の中で、「これは自分がやらないといけない」と思い込んでいるものはありませんか。あるいは、「こんなものがあったらいいのに」と思いながら、作るほどではないと諦めているものはありませんか。

まずは一つ、作ってみることです。完成度は低くてかまいません。むしろ、できないことが見える方が学びになります。AIエージェント時代のキャリアパスは、使う人から、作って試す人へ広がっていきます。

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも「気づき」や「次の一歩」のヒントになれたなら幸いです。10年先の超知性ASIやAGIが当たり前になる未来に向けて、私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

「社員のDXマインドをどう高めるか？」、「実践的なITスキル教育が進まない」など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。初回無料の「DX推進人材教育プログラム」コンサルティングにご応募いただければ、あなたの組織の課題解決に必ずお役に立ちます。

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次回の記事も、どうぞお楽しみに！

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・+DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。

主な所属・役職

・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定・＋DX認定・超知性ASI検定）
・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格）
・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定）
・NPO 組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み）
・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作）
・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援）
・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援）
・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援）
・DX事業共同組合 設立理事（DX推進）
・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証）
・”一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援）
・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定）
・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

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